研華物聯網伙伴峰會中的大咖對談、思想碰撞仍在繼續。今天我們整理了走向智能研究院院長趙敏，關于深化智能制造與大數據融合的分享，趙敏院長深度解析了智能制造的五大基本特征。
趙敏院長是國內知名智能制造、兩化融合及創新方法論專家，曾參與工信部CPS白皮書、工業互聯網平臺白皮書、工業互聯網APP白皮書的研究與審定工作，參與工程院中國智能制造發展戰略研究報告部分研究工作。國內知名智能制造、兩化融合及創新方法論專家。
新工業革命風起云涌，以智能制造為主攻方向的工業轉型已席卷全球，例如德國叫作工業4.0，中國叫作智能制造等。關于智能制造，也是定義頗多，各有出處。如果不能清晰認識新和準確把握工業革命/智能制造的基本特征，那么就難以真正有效地推動新工業革命的基本建設，難以讓智能制造在企業落地。
智能制造的五大基本特征
因此，我提出了基于智能制造的五大基本特征：
01“人智”轉“機智”
知識發生學、知識載體發生質變，硅基知識/數字生產力大幅度增長。
所謂智能制造就是一個“人智變機智”的過程——即把人的智能（簡稱“人智”）從隱性知識提煉為顯性知識，進行模型化、算法化處理，再把各種模型化（機理模型、數據分析模型等）的知識嵌入軟件，軟件嵌入芯片，芯片嵌入某個盒子/模塊，再嵌入到物理設備中，由此而賦予機器一定的自主能力，讓機器具有一定程度的“智能”（簡稱“機智”），我們將這個過程稱之為“賦能”。
當軟件算法越好，芯片算力越強，工業數據越多，“機智”程度就越高。當“機智”達到一定程度，就具備了部分或完全替代人腦的功能。機器在無人監管的情況下，仍然可以自主工作，甚至工作得更好。
02傳感器低價普及
傳感器極大增強機器感知能力，物理空間信息加速數字化，數據量呈幾何式上升。
近年來工業互聯網/工業物聯網的發展實踐證明，高性能機器設備、低成本傳感器、工業網絡、因特網、工業大數據采集及分析技術的組合，可以有效提高現有產業的效率和效益，產生新技術、新模式和新業態。
正是因為傳感器成本的不斷降低，降到了可以大規模部署的成本線上，傳感器的大規模應用成為企業的選擇。安裝了傳感器的機器，具備了像人一樣的感知能力，從過去對工業現場信息的無感狀態，逐漸具有對工業現場的各種控制參數的的感知能力，并且將感知到的信息迅速轉化為比特數據流，讓工業電腦系統去計算分析。因此，現在的機器不僅能夠看、能夠聽、能夠聞，甚至能夠說話、思考。這些傳感器成為了工業物聯網的神經末梢，使用在各種工業場景中，為軟件平臺提供海量數據，驅動工業設備智能運行。
03軟件定義數字產品形態
軟件替代人腦的思考，算法算例急劇增加，定義材料、零件、系統的時空表現，數據量極大提升。
軟件可以以數字樣機的形式去定義復雜產品的形狀、質地結構，以及設計細節、后期維護的可行性、便捷性驗證等。現在的復雜產品如果沒有工業軟件的支持，實際上是沒有辦法進行研發的。另外軟件還可以以仿真大數據的形式來定義產品的加工過程、工作過程、使用狀態，甚至報廢狀態，讓我們清晰地知道產品的發展演變規律。
04軟件定義物理設備運行
比特遇到原子，IT攜手OT，賽博融合物理，數字指令可以跨時空精準操控物理設備。
今天的軟件已經不僅僅滿足于在顯示屏上給出各種確定性的計算結果（圖、文、表、卡等）數據，而是已經可以將根據計算結果而生成的控制指令數據，直接輸入到機器的執行器上，來驅動機器設備的執行器做出各種精準的動作了。
05在較大范圍內優化制造資源
基于工業互聯網和大數據，連接更多工業要素，實現較大范圍的制造資源優化配置。
在過去20年，企業實施了很多數字化/信息化改造項目，上了很多的企業信息化系統，但是其作用范疇，往往是“一廠一所一車間”，對制造資源的優化配置局限在本地/本企業的小范圍內。對于需要大范圍配置優化的制造資源，受限于嚴重的時空限制，往往沒有太好的解決方案。
工業互聯網就是為了在“更大范圍、更高效率、更加精準地優化生產和服務資源配置”而生的新型工業網絡，是智能制造落地的關鍵基礎設施。助力企業去打破那道亙橫在物理世界與數字世界之間的看不見、摸不著、越不過的“墻”，突破了過去嚴重約束企業的時空限制。
研華工業物聯網伙伴峰會落下帷幕，但是我們的話題分享和思想碰撞沒有結束。后續我們還將整理更多業內專家、企業高管的精彩演講與各位分享，敬請期待~
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2020-11-16 
2018-01-30 
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